4 .Kiểm định mơ hình và giả thuyết nghiên cứu
4.4.2Phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy được thực hiện với 4 biến độc lập bao gồm : Cảm
nhận về độ hữu dụng & giải trí (PEU),
hướng tiêu dùng lại điện thoại thông minh (DE). Kết quả thống kê mô tả của các biến đưa vào phân tích hồi quy :
Bảng 4.6 : Thống kê mơ tả các biến phân tích hồi quy
Trung bình Độ lệch chuẩn Kích thước mẫu Xu hướng tiêu dùng lại điện thoại thông 3.7105 .72569 219 Cảm nhận về độ hữu dụng & giải trí 3.4621 .71535 219
Tác động xã hội 3.1404 .66142 219
Thương hiệu 4.1986 .59714 219
Giá 3.3896 .73943 219
Giá trị của các biến độc lập được tính trung bình dựa trên các biến quan sát thành phần của các biến độc lập đó. Giá trị của biến phụ thuộc là giá trị trung bình của các biến quan sát về xu hướng tiêu dùng lại điện thoại thông minh của khách hàng. Phân tích được thực hiện bằng phương pháp Enter. Các biến được đưa vào cùng một lúc để xem biến nào được chấp nhận. Kết quả phân tích hồi quy như sau:
Kết quả cho thấy mơ hình hồi quy đưa ra tương đối phù hợp với mức ý
nghĩa 0.05. Hệ số R2 hiệu chỉnh = 0.692 có nghĩa là có khoảng 69.2% phương
sai xu hướng tiêu dùng lại điện thoại thơng minh được giải thích bởi 4 biến độc lập là : cảm nhận về độ hữu dụng & giải trí, tác động xã hội, thương hiệu và giá. Còn lại 30.8% xu hướng tiêu dùng được giải thích bằng các yếu tố khác.
Bảng 4.7 : Bảng đánh giá độ phù hợp của mô hình
Mơ hình Các biến được đưa vào Các biến bị loại bỏ Phương pháp
1 Cảm nhận về độ hữu dụng & giải trí Tác động xã hội Thương hiệu Giá Đặc điểm sản phẩm Enter
Biến phụ thuộc : Xu hướng tiêu dùng lại điện thoại thơng minh
Mơ hình R R2 R2 hiệu chỉnh
Sai số chuẩn dự đoán
1 .835 .697 .692 .40290
Biến dự đoán : (Hằng số) Cảm nhận về độ hữu dụng & giải trí. Tác động xã hội. Thương hiệu. Giá.
Kiểm định F sử dụng trong bảng phân tích phương sai là phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính tổng thể. Ý tưởng của kiểm định này về mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập. Trong bảng phân tích ANOVA. ta thấy giá trị sig. rất nhỏ (sig. = 0.000). nên mơ hình hồi quy phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được.
Bảng 4.8 : Phân tích phương sai (hồi quy) ANOVAb Mơ hình Tổng các bình phương Df Bình phương trung bình F Sig. Phần hồi quy 83.092 5 16.618 111.613 .000a Phần dư 31.714 213 .149
1
Tổng cộng 114.806 218
a. Biến dự đoán : (Hằng số). Cảm nhận về độ hữu dụng & giải trí. Tác động xã
hội. Thương hiệu. Giá.
b. Biến phụ thuộc : Xu hướng tiêu dùng lại điện thoại thông minh
Bảng 4.9 : Hệ số hồi quy sử dụng phương pháp Enter
Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa
Hệ số hồi quy chuẩn hóa Thống kê đa cộng tuyến Mơ hình B Sai số chuẩn Beta T Sig.
Dung sai VIF (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Hằng số .581 .275 2.113 .036 Cảm nhận về độ hữu dụng & giải trí .444 .041 .437 10.900 .000 .878 1.139 Tác động xã hội .105 .046 .096 2.271 .024 .790 1.265 Thương hiệu .531 .050 .437 10.539 .000 .822 1.217 Giá -.286 .038 -.291 -7.565 .000 .954 1.048
Trong kết quả trên. nếu sig. < 0.05 tương đương với độ tin cậy 95% và
hướng tiêu dùng. Kết quả hồi quy cho thấy có 4 nhân tố thỏa mãn điều kiện là: cảm nhận về độ hữu dụng & giải trí, tác động xã hội, thương hiệu và giá.
Hình 4.4 : Kết quả phân tích hồi quy
Hệ số hồi quy thể hiện dưới hai dạng: (1) chưa chuẩn hóa (Unstandardized) và (2) chuẩn hóa (Standardized). Vì hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa (B). giá trị của nó phụ thuộc vào thang đo cho nên chúng ta không thể dùng chúng để so sánh mức độ tác động của các biến độc lập vào biến phụ thuộc trong cùng một mơ hình được. Hệ số hồi quy chuẩn hóa (beta. ký hiệu β) là hệ số chúng ta đã chuẩn hóa các biến. Vì vậy chúng được dùng để so sánh mức độ tác động của các biến phụ thuộc vào biến độc lập. Biến độc lập nào có trọng số này càng lớn có nghĩa là biến đó có tác động mạnh vào biến phụ thuộc. Cảm nhận về độ hữu dụng và giải trí Thương hiệu Tác động xã hội Xu hướng tiêu dùng lại điện thoại thông minh = 0.096 Sig. = 0.02 = 0.437 Sig. = 0.00 = 0.437 Sig. = 0.00 Gía = -0.291 Sig. = 0.00
Vì thế. phương trình hồi quy tuyến tính được thể hiện như sau:
Xu hướng tiêu dùng lại điện thoại thông minh = 0.437*Cảm nhận về độ hữu dụng & giải trí + 0.096*Tác động xã hội + 0.437*Thương hiệu -
0.291*Giá
Kết luận : Xu hướng tiêu dùng lại điện thoại thông minh của người tiêu dùng trên địa bàn tp. HCM chịu tác động lớn bởi 2 nhân tố thương hiệu và cảm nhận về độ hữu dụng & giải trí ( = 0.437). Người tiêu dùng phần lớn chọn điện thoại thông minh dựa trên cảm nhận về thương hiệu, họ có xu hướng chọn thương hiệu mà mình ưa thích và tin tưởng.Yếu tố cảm nhận về độ hữu dụng & giải trí cũng có tác động lớn, trong cuộc sống công nghiệp hiện tại, con người làm việc ở mọi lúc, mọi nơi họ đi đến, hay giải trí bất cứ khi nào họ có thời gian. Để thỏa mãn u cầu đó, chiếc điện thoại thơng minh đáp ứng hầu như mọi tính năng của một chiếc "máy tính" cầm tay nhỏ gọn, người dùng có thể làm việc, kết nối internet, giải trí bất cứ nơi đâu và bất cứ khi nào họ muốn. Kế đến, yếu tố giá có tác động âm đến xu hướng tiêu dùng lại ( = - 0.291), điều đó chứng tỏ người dùng vẫn còn quan ngại về mức giá cao hiện nay của điện thoại thông minh so với điện thoại cơ bản. Cuối cùng, yếu tố tác động xã hội có tác động khá yếu tới xu hướng tiêu dùng lại điện thoại thơng minh( = 0.096), nó phản ánh người tiêu dùng ít bị tác động bởi bạn bè hay người thân trong quyết định mua điện thoại.